概率分布

它在 AI 中解决什么问题？

占位说明：解释模型输出为什么常常不是一个确定答案，而是一个概率分布。

核心概念

• 待补：distribution
• 待补：discrete 与 continuous distribution
• 待补：categorical distribution

关键公式

待补：$p_{\theta }(y\mid x)$、$\sum _{y}p(y)=1$。

它出现在模型的哪里？

• 待补：classification
• 待补：next-token prediction
• 待补：generative models

后续需要补充

• 待补：定义
• 待补：直觉
• 待补：例子
• 待补：常见误区